AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
Antananarivo - 2022  Land cover map

[Lien vers la fiche source] We publish two land cover maps of the city of Antananarivo produced with data acquired in 2022 using a methodology combining machine learning and object-based image analysis (OBIA). This work follows on from work that resulted in a map of the same area in 2017. The maps are produced by processing satellite images using the Moringa processing chain developed in our lab. We use a Pleiades very high spatial resolution (VHSR) image, a time series of Sentinel-2 images, a digital terrain model (DTM) and a reference database. The Pleiades image is used to generate a layer of objects using a segmentation algorithm. Each object is then classified using the variables from the THRS image, the time series and the DTM information. The hierarchical nomenclature used consists of four levels with a number of classes ranging from 4 to 19. We only publish here the most detailed map (level 4) which contains, however, in the attribute table, the information of the other levels. The overall accuracy of the maps ranges from 93% to 84%. Such land cover products are very rare in Madagascar, so we decided to make them open access so that they can be used by land managers and researchers. Warning, since December 2, 2022 we publish a new version to limit the effects related to flooding (the wetland class was overestimated on the previous version). * The map entitled "version 1" is produced with the SRTM digital surface model (DSM) with a spatial resolution of 30m. * The map entitled "version 2" is produced with a DTM and a LiDAR DSM with a spatial resolution of 1m (over a reduced area) A technical report describing the method implemented and the statistics obtained at the validation step is available here : [ https://agritrop.cirad.fr/602680 ]
Antananarivo - Madagascar - Land use change map between 2017 and 2022

[Lien vers la fiche source] This map is based on a selection of land use changes, calculated from the crossing of the 2017 and 2022 land use maps. The latters, obtained by supervised classification of satellite images, are: * Dupuy, Stéphane; Defrise, Laurence; Gaetano, Raffaele; Burnod, Perrine, 2019, "Antananarivo - 2017 Land cover map", [ https://doi.org/10.18167/DVN1/NHE34C, CIRAD Dataverse, V2 ] * [Dupuy, Stéphane; Andriamanga, Andoniaina Valérie; Gaetano, Raffaele; Burnod, Perrine, 2022, "Antananarivo - 2022 Land cover map", ][ https://doi.org/10.18167/DVN1/RE1MDM ], CIRAD Dataverse, V3
Mesure des pertes post récolte et de leurs déterminants (agricole, post récolte et commerciaux) chez les producteurs de tomates en Cote d'Ivoire et au Sénégal

[Lien vers la fiche source] Cette enquête a été réalisée auprès de 304 producteurs de tomates dans trois régions ivoiriennes et deux régions sénégalaises (échantillonnage non représentatif) dans le cadre du projet SAFOODS, entre le 30/08/23 et le 20/02/24. Les niveaux de pertes post récolte, les pratiques agricoles, post récolte et de commercialisation ont été collectés dans le but de répondre aux questions suivantes : Quels sont les niveaux de pertes post-récolte ? Quels facteurs sont corrélés à des pertes réduites ou accrues? Quelles sont les stratégies de gestion de ces risques de pertes post récolte ? Elles comprennent des données qualitatives et quantitatives.
Reference Database for Land Use Classification in Murewa District, Zimbabwe (2023)

[Lien vers la fiche source] The reference database comprises a total of 4,378 vectorized polygons, collected in the district of Murewa, Zimbabwe, for the year 2023. These polygons were created for training a supervised classification algorithm for satellite image analysis for the production of land use maps. The database contains ground truth data collected in February 2023 through GPS surveys, conducted during the middle of the growing season. Polygon boundaries were meticulously delineated based on photo-interpretation of Pléiades images, acquired in February 2023, with a 50 cm spatial resolution. The database is projected in CRS: EPSG:32736 / UMT zone 36s and stored in GeoJSON format.
Analamanga, Itasy, Vakinankaratra - Madagascar - 2016-2017, Land cover map

[Lien vers la fiche source] The land use maps published here were produced for the municipalities studied by the DINAAMICC project during the period 2016-2017 (based on data previously collected by other projects). They cover the entire Itasy region and part of the Analamanga and Vakinankaratra regions. This period was chosen for the availability of the field surveys needed to train and validate the algorithms for producing land cover maps. The data used are cited in the "Related datasets" category below. The choice of a simplified nomenclature divided into two hierarchical levels made it possible to create a database of 4,245 polygons. The images used are the Sentinel-2 level 2A images distributed by THEIA acquired between September 2016 and June 2017. Considering the distribution of the municipalities studied by the project, the available field surveys and the absence of very high spatial resolution images over the area during this period, it was decided to use the Iota² chain on 4 Sentinel-2 tiles. The overall accuracy of the maps obtained is 87% for level 1 and 78% for level 2. Download the attached document for detailed explanations of the methodology.
Reunion island - 2017, Land cover map (Pleiades)

[Lien vers la fiche source] As part of THEIA (the French Data and Services center for continental surfaces) CIRAD's TETIS research unit is developing an automated mapping method based on the Moringa chain that minimizes interactions with users by automating most image analysis and processing. The methodology uses jointly a Very High Spatial Resolution image (Spot6/7 or Pleiades) and one or more time series of High Spatial Resolution optical images such as Sentinel-2 and Landsat-8 for a classification combining segmentation and object classification (use of the Random Forest algorithm) driven by a learning database constituted from in situ collection and photo-interpretation. The land use maps are produced as part of the GABIR project (Gestion Agricole des Biomasses à l'échelle de l'Ile de la Réunion) and are all distributed on CIRAD's spatial data catalogue : https://geode.cirad.fr This Dataverse entry concerns the maps produced, for the year 2017, using a mosaic of Pleiades images to calculate segmentation (extraction of homogeneous objects from the image). We use a field database with a nested nomenclature with 3 levels of accuracy allowing us to produce a classification by level. The most detailed level distinguishing crop types has an overall accuracy of 86% and a Kappa index of 0.85. Level 2, distinguishing crop groups, has an overall accuracy of 92% and a Kappa index of 0.90. Level 1, distinguishing major land use groups, has an overall accuracy of 97% and a Kappa index of 0.94. A detailed sheet presenting the validation method and results is available for download.
La Réunion - Carte d'occupation du sol, 2017 (Spot6/7)

[Lien vers la fiche source] Dans le cadre du Centre d’Expertise Scientifique Occupation des Sols de THEIA, l’UMR TETIS du CIRAD développe une méthode de cartographie automatisée fondée sur la chaine Moringa qui minimise les interactions avec les utilisateurs par l’automatisation de la plupart des processus d’analyse et de traitement des images. La méthodologie utilise conjointement une image à Très Haute Résolution Spatiale (Spot6/7 ou Pléiades) et une ou plusieurs séries temporelles d’images optiques à Haute Résolution Spatiale type Sentinel-2 et Landsat-8 pour une classification combinant segmentation et classification objet (utilisation de l’algorithme Random Forest) entrainée par une base de données d’apprentissage constituée à partir de collecte in situ et de photo-interprétation. Les cartes d'occupation du sol sont réalisées dans le cadre du projet GABIR (Gestion Agricole des Biomasses à l’échelle de l'Ile de la Réunion) et sont toutes diffusées sur le catalogue de données spatiales du Cirad : [https://geode.cirad.fr/] Cette fiche du Dataverse concerne les cartes produites, pour l'année 2017, en utilisant une mosaïque d'images Spot6/7 pour calculer la segmentation (extraction d'objets homogènes à partir de l'image). Nous utilisons une base de données terrain ayant une nomenclature emboitée avec 3 niveaux de précision nous permettant de produire une classification par niveau. Le niveau le plus détaillé distinguant les types de cultures présente une précision globale de 86% et un indice de Kappa est de 0,87. Le niveau 2, distinguant les groupes de cultures présente une précision globale de 93% et un indice de Kappa est de 0,94. Le niveau 1, distinguant les grands groupes d'occupation du sol présente une précision globale de 98% et un indice de Kappa est de 0,99.
Attitudes and behaviors in a fragile state, a list experiment in Mali, survey data (Mali, 2021), code and documentations

[Lien vers la fiche source] This data results from a nation wide experimental survey among 1509 male and female individuals on conflict-related attitudes and behaviors in Mali. It includes a List Experiments (LEs) and Direct Questions (DQs) to estimate prevalence rates and declarative biases of five indicators of political attitudes, behaviors and experience in Mali. This dataset provides : * the survey data, * the questionnaire in French, * the consent forms and interview conclusions in Bambara, Songhay, Sooninke, Tamasheq, Foulfoulde, * the approval of the experimental protocol, * the code (Stata scripts) to replicate the tables of the article. The data have been collected thanks to Groupe de Recherche en Economie Appliquée et Théorique GREAT partnership.
"Tool wear during wood sawing" database

[Lien vers la fiche source] This dataset aggregates data extracted from the CIRAD Tool wear during wood sawing database, describing influence of some wood physical and chemical properties on tool wear during wood sawing for 285 botanical wood species belonging to 200 genera and 59 families, in Montpellier, France. WOOD RESISTANCE TO DECAY DATABASE The CIRAD Tool wear during wood sawing database is a part of the general CIRAD wood database covering a wide range of technological properties, mainly physics and mechanics, anatomy, chemical composition, wood natural resistance to decay, etc. Sixty years ago, André Chardin, who died in 1987, undertook a lengthy (15 years) experimental study on tool wear when sawing tropical woods. Of the 4 000 cutting tests conducted, 835 standard tests with uniform chip thickness were carried out on 554 different trees from 285 species representing 200 genera and 59 families at different moisture contents (green and air dry). This dataset present the results of these 835 standard tests. DESCRIPTION OF THE DATASET It consists in the following file: Cirad Tool wear during wood sawing database - dataset‧xlsx General information The file is in XLSX format. Data sheets and data fields The dataset is made up of 7 tabs (or sheets): three data sheets, three comment sheets and one regression calculation sheet. All these sheets are detailed in the attached txt file. Tool recession data Tool recession data comment Transpose tool recession data Regression calculation Regression comment Calculated data: Calculated data comment
Deposit of Nouvelle, the database that stored the data compiled by the LTC’s SISTER platform.

[Lien vers la fiche source] This deposit contains a database called Nouvelle that stores all results of the technological characterization that were performed on cotton fibers by the LTC (Laboratoire de Technologie Cotonnière) since 1992 to December 2023. All data has been encoded to fit with the database structure on one side, and to be managed by SISTER, a homemade platform used as LIMS (Laboratory Information Management System that was not existing at the time SISTER was developed). Nouvelle stores information relative to each tested sample, including all the required information on how was used the measuring devices, on how behaved these methods using reference materials or calibration materials, as well as results on the tested samples for our partners or customers.
North Chin - Myanmar - 2020-2021 - Land cover map

[Lien vers la fiche source] The land cover maps published here were produced for four regions of the northern part of Chin state in Myanmar: Hakha, Falam, Tedim and Thantlang. This work was carried out as part of the ALIVE FNS project to monitor land use (forests, cultivated land, built-up areas, etc.). We used the Moringa processing chain, which is based on satellite imagery (Sentinel 2 free of charge time series and SPOT6-7 very high spatial resolution) and a supervised classification algorithm (Random Forest) trained on a reference database made of polygons associated with a land cover class. Generally, this database comes from ground GPS surveys, but it can be replaced by photo-interpretation of very high spatial resolution images if field collection is unavailable or impossible, as it is the case here in the State of Chin. The database was therefore obtained by photo-interpretation of Spot6/7 images acquired as part of the Dinamis programme. The nomenclature includes 4 crop classes (irrigated crops - mainly rice, shifting cultivation, new shifting cultivation, old shifting cultivation) and 6 non-crop classes (open spaces with little or no vegetation, herbaceous vegetation, shrubland, wooded vegetation, water, built-up areas). The maps are available, for the years 2020 and 2021, at a spatial resolution of 1.5 m over the parts covered by SPOT6/7 imagery (approximately half of the study area) and at a spatial resolution of 10m using only Sentinel-2 imagery over the whole area comprising the 4 regions: Hakha, Falam, Tedim, Thantlang. The overall and class accuracies (f-score) of the maps are available in a text file included in the archive containing the maps.
Nippes - Haïti - 2020, Land Cover Map at high spatial resolution

[Lien vers la fiche source] The maps were produced with iota2 processing chain, developed in the framework of the activities of the "Land Use" Scientific Expertise Centre of the Theia Data and Services Center. They are distributed in raster TIFF format. IOTA2 produces land cover maps by classifying satellite images. It implies a time series of Sentinel 2 images a Digital Terrain Model, and a field reference database. This sheet therefore contains maps produced at each different precision level of the nomenclature: * The most detailed level, labelled Code2, is composed of 12 classes. * The basic level, labelled Code1, is composed of 8 classes. * The level labelled Code0 is a proposal of slightly different distribution of classes at the same level than Code1. It is composed of 7 classes. A detailed report of the techniques used for the production of these maps is available (See below "Related Publication"). This report contains in particular the validation statistics of the maps, which quantify the global and by class validity of the results.
La Réunion - carte de l'occupation du sol en 2022

[Lien vers la fiche source] Dans le cadre du Centre d’Expertise Scientifique Occupation des Sols de THEIA, l’UMR TETIS du CIRAD développe une méthode de cartographie d’occupation du sol automatisée intitulée Moringa . La méthodologie consiste en une segmentation d’une image à Très Haute Résolution Spatiale (identification d'objets homogènes sur l'image THRS) puis une classification de chaque objet homogène par l’extraction d’indices d’une ou de plusieurs séries temporelles d’images à haute résolution spatiale et temporelle ; la classification est entrainée sur une base de données d’apprentissage réalisée par photo-interprétation et expertise de terrain. La collaboration entre l’UMR Tétis et l’UR AïDA a permis la production de la carte d’occupation du sol pour l'année 2022. Elle utilise une mosaïque d'images Spot6/7 (acquisitions Mai-Juin 2022) pour la segmentation puis toutes les images Sentinel2 de cette même année pour la classification. La base de données de terrain est constituée de plus de 5000 objets actualisés en 2022 et caractérisés selon 3 niveaux d’une nomenclature emboîtée comportant de 4 à 29 classes. Le niveau le plus détaillé distinguant les types de cultures présente une précision globale de 90% et un indice de Kappa est de 0,89. Le niveau 2 (12 classes), distinguant les groupes de cultures présente une précision globale de 92% et un indice de Kappa est de 0,91. Le niveau 1 (4 classes), distinguant les grands groupes d'occupation du sol présente une précision globale de 98% et un indice de Kappa est de 0,96. La carte d'occupation du sol, produite au format vecteur Esri Shape, est diffusée sur le catalogue de données spatiales du Cirad à la Réunion : http://aware.cirad.fr/
Calendrier de récolte 2017 des parcelles de canne à sucre à La Réunion

[Lien vers la fiche source] La cartographie du suivi de la récolte de la canne à sucre a été réalisée en 2017 sur toute la sole cannière de La Réunion. Les images satellites radar et optique du programme Copernicus de l'ESA sont disponibles à haute fréquence de revisite pour ce suivi. La cartographie présente les dates de début et de fin de récolte d’entités cannières obtenues par le croisement des couches du registre parcellaire graphique (RPG), du cadastre et des routes. La chaîne de traitement MASH (Mapping Sugarcane Harvest) a été développée pour automatiser les traitements afin de cartographier l’avancement de la récolte de canne à sucre en temps semi-réel. La méthode consiste à traiter automatiquement des images satellitaires libres (radar et optique) acquises à haute fréquence (moins de 6 jours). Chaque pixel des parcelles en canne à sucre est classé selon son état de récolte.
Calendrier de récolte 2016 des parcelles de canne à sucre à La Réunion

[Lien vers la fiche source] La cartographie du suivi de la récolte de la canne à sucre a été réalisée en 2016 sur la sole cannière de La Réunion. Les images du satellite du programme Copernicus en optique Sentinel-2 (ESA) ont été complétées par l'utilisation des images radar de Sentinel-1. La cartographie présente les dates de début et de fin de récolte d’entités cannières obtenues par le croisement des couches du registre parcellaire graphique (RPG), du cadastre et des routes. La chaîne de traitement MASH (Mapping Sugarcane Harvest) a été développée pour automatiser les traitements afin de cartographier l’avancement de la récolte de canne à sucre en temps semi-réel. La méthode consiste à traiter automatiquement des images satellitaires libres (radar et optique) acquises à haute fréquence (moins de 6 jours). Chaque pixel des parcelles en canne à sucre est classé selon son état de récolte.
Calendrier de récolte 2018 des parcelles de canne à sucre à La Réunion

[Lien vers la fiche source] La cartographie du suivi de la récolte de la canne à sucre a été réalisée en 2018 sur toute la sole cannière de La Réunion. 30 images satellites en optique (Sentinel-2A et 2B) et 12 images radar (Sentinel-1) du programme Copernicus de l’ESA ont été traitées. La cartographie présente les dates de début et de fin de récolte d’entités cannières obtenues par le croisement des couches de l’occupation du sol (Carte d’occupation du sol 2017 Spot-6/7 (niveau3) disponible sur Aware), du cadastre et des routes. La chaîne de traitement MASH (Mapping Sugarcane Harvest) a été développée pour automatiser les traitements afin de cartographier l’avancement de la récolte de canne à sucre en temps semi-réel. La méthode consiste à traiter automatiquement des images satellitaires libres (radar et optique) acquises à haute fréquence (moins de 6 jours). Chaque pixel des parcelles en canne à sucre est classé selon son état de récolte. Le fichier vectoriel est accessible à tous les agents du CIRAD sur la plateforme du Cirad AWARE pour la diffusion des données géographiques.
La Réunion - occupation du sol - carte 2021 (Spot6/7) - 1.5m

[Lien vers la fiche source] L’UMR TETIS du CIRAD développe une méthode de cartographie d’occupation du sol automatisée fondée sur la chaîne Moringa dans le cadre du Centre d’Expertise Scientifique Occupation des Sols de THEIA. La méthodologie consiste en une segmentation d’une image à Très Haute Résolution Spatiale (identification d'objets homogènes sur l'image THRS) puis une classification de chaque objet homogène par l’extraction d’indices d’une ou de plusieurs séries temporelles d’images à haute résolution spatiale ; la classification est entrainée sur une base de données d’apprentissage réalisée par photo-interprétation. La collaboration entre l’UMR Tétis et l’UR AïDA a permis la production de la carte d’occupation du sol pour l'année 2021. Elle utilise une mosaïque d'images Spot6 pour la segmentation puis 63 images Sentinel2 pour la classification. La base de données de terrain est constituée de plus de 5000 objets actualisés en 2021 et caractérisés selon 3 niveaux d’une nomenclature emboîtée comportant de 4 à 29 classes. Le niveau le plus détaillé distinguant les types de cultures présente une précision globale de 89% et un indice de Kappa est de 0,88. Le niveau 2 (12 classes), distinguant les groupes de cultures présente une précision globale de 92% et un indice de Kappa est de 0,91. Le niveau 1 (4 classes), distinguant les grands groupes d'occupation du sol présente une précision globale de 98% et un indice de Kappa est de 0,96. La carte d'occupation du sol, produite au format vecteur Esri Shape, est diffusée sur le catalogue de données spatiales du Cirad à la Réunion : http://aware.cirad.fr/
Occupation du sol 2020 à La Réunion Base de Données de référence

[Lien vers la fiche source] La base de données spatiales de référence 2020 permet la production d’une carte d'occupation du sol à partir d'images satellites. Elle est composée de 4902 polygones renseignés selon une nomenclature emboitée à 3 niveaux. De 4 classes pour le 1er niveau, l’occupation du sol est répartit en 29 classes pour le niveau 3 le plus fin. La base de données 2020 est une mise à jour de celle de 2019. Une brève description des sources et techniques utilisées pour constituer la base de données 2019 est proposée dans le document suivant (https://dataverse.cirad.fr/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.18167/DVN1/T3GIW2). Pour 2020, seule la nomenclature de l’espace agricole a été modifiée : • une classe « friche » a été insérée ; les objets ont été caractérisés par photo-interprétation sur les images THRS et par des observations de terrain. • Les objets de la classe « pomme de terre » ont été affectés à « Autres cultures maraîchères ».
La Réunion - occupation du sol - carte 2020 (Spot6/7) - 1.5m

[Lien vers la fiche source] L’UMR TETIS du CIRAD développe une méthode de cartographie d’occupation du sol automatisée fondée sur la chaîne Moringa dans le cadre du Centre d’Expertise Scientifique Occupation des Sols de THEIA. La méthodologie consiste en une segmentation d’une image à Très Haute Résolution Spatiale (identification d'objets homogènes sur l'image THRS) puis une classification de chaque objet homogène par l’extraction d’indices d’une ou de plusieurs séries temporelles d’images à haute résolution spatiale ; la classification est entrainée sur une base de données d’apprentissage réalisée par photo-interprétation. La collaboration entre l’UMR Tétis et l’UR AïDA a permis la production de la carte d’occupation du sol pour l'année 2020. Elle utilise une mosaïque d'images Spot6 pour la segmentation puis 61 images Sentinel2 pour la classification. La base de données de terrain est constituée de près de 5000 objets actualisés en 2020 et caractérisés selon 3 niveaux d’une nomenclature emboîtée comportant de 4 à 29 classes. Le niveau le plus détaillé distinguant les types de cultures présente une précision globale de 88% et un indice de Kappa est de 0,87. Le niveau 2 (12 classes), distinguant les groupes de cultures présente une précision globale de 91% et un indice de Kappa est de 0,90. Le niveau 1 (4 classes), distinguant les grands groupes d'occupation du sol présente une précision globale de 98% et un indice de Kappa est de 0,96. La carte d'occupation du sol, produite au format vecteur Esri Shape, est diffusée sur le catalogue de données spatiales du Cirad à la Réunion : http://aware.cirad.fr/